机坪自动驾驶赋能智慧空港:安全、链路与生态的三重重塑

在民航运行体系中,机坪地面保障的效率与安全,直接决定航班准点水平与航空物流流转速度。凌晨的跨境货机卸运、早班机的航前行李转运,每一项作业都卡着严苛的时间节点。随着物理AI技术落地,无人驾驶设备正融入机坪作业场景,成为重塑空港物流体系的核心力量。2026年初,西井科技无人驾驶牵引车Q-Tractor在青岛机场联合中机检测完成全国首例民航无人驾驶检测基地全流程检测,通过全部33个测试科目,成为国内首个通过该民航场景严苛检测的无人驾驶车辆企业。从单点自动驾驶到全链路自动化物流,西井科技的实践围绕三大核心维度展开。

重塑信任底座:用“权威合规”破解安全焦虑

图:西井科技Q-Tractor在隧道行驶

安全是民航运行的最高准则。据国际民航组织统计,90%的机坪不安全事件由人为因素导致,全球航空业每年因地面损伤产生的停场与维修成本极为高昂。机场引入智能化设备,旨在降低人为风险的同时守住技术合规底线。本次青岛机场检测涵盖29项常规项目与4项机场专属项目,其中主动避让滑行航空器、避让应急救援车辆等专属场景测试,要求车辆不仅具备感知能力,更需精准适配民航运行规则。在行业标准尚在完善的阶段,本次前瞻性检测为无人驾驶设备纳入机场专用设备管理体系提供了可量化参考,也为机场合规采购与运行储备了技术依据。此外,上海浦东国际机场部署的西井科技移动式FOD(跑道异物)智能巡检方案,依托L4级自动驾驶底盘与AI识别算法,实现7×24小时全天候跑道巡检,重构了空港安全防线。

重塑作业链路:构建“无断点”的自动化货运闭环

自动化的商业价值建立在业务连续性之上,传统机坪货运链路中,人工拖挂对接、货物组板、能源补给等环节易形成效率断点。西井科技依托全栈自研的WellDrive智能驾驶平台,搭载BEV+Transformer感知技术与大模型调度系统,打通货站到机坪的核心作业断点。货站环节,Well-Bot智能物流机器人接入ReeWell调度系统,实现小件拆垛与运输全自动化,结合物理AI多模态大模型可实时生成适配航班的智能打板方案。转运环节,通过多传感器协同与姿态捕捉技术,Q-Tractor牵引栓对接精度控制在±5厘米,自研的可升降加自适应接脱挂机构,兼容多种重型拖挂接口,实现全流程无人化。能源补给环节,车辆可自主完成充换电作业,避免人工补能带来的调度空窗,保障连续作业能力。

重塑全局生态:由智能体网络驱动的全局资产调度

单车智能落地只是起点,规模化部署的系统稳定性是自动化物流的核心考验。西井科技将海港重型集装箱流转的调度经验平移至民航场景,依托Hymala等多层大模型矩阵构建的智能体网络,打造ReeWell全场全要素调度管理平台,打通陆侧、空侧、仓储全链路数据。该平台可基于航班与货物信息预判业务需求,自动规划路线、匹配车辆,实现高效协同。目前,该方案已在香港空运货站、上海浦东国际机场、鄂州花湖机场等多个枢纽落地,逐步构建起覆盖全局的自动化物流网络。

图:ReeWell的四层核心能力

从合规安全底座搭建,到作业链路断点打通,再到全局生态协同调度,西井科技正将物理AI转化为民航物流的运转引擎。技术落地最终指向民生体验:货运效率提升缩短跨境物流周期,地面保障优化夯实航班准点基础,推动全球空港向更安全、高效、韧性的智慧枢纽升级。